ElithのAI防御研究と多層防御
元記事公開日: 2026年8月17日
出典: https://ledge.ai/articles/elith-interview
株式会社Elithは、プロンプトインジェクションの攻撃・防御コンペティションで、防御用システムプロンプトを複雑化しても攻撃側の優位性が変わらないことを確認した。生成AIは自然言語入力を受ける前提のため、利用範囲の設計、監視、複数の防御策を組み合わせた継続的な見直しが必要になる。
背景
生成AIやAIエージェントの企業導入が進むなか、AI利用ガイドライン、プロンプト制御、ガードレールを重ねる対策が取られている。生成AIはチャットを通じて自然言語を受け付けるため、従来の情報セキュリティのように侵入前に遮断する発想だけでは扱えない。脆弱性が見つかった場合も、セキュリティ製品の導入だけでなく、システム設計やワークフローを見直す必要がある。
要望・目的
プロンプトインジェクションを題材に、AIへの攻撃と防御の関係を検証した。防御用プロンプトやガードレールを増やす方法だけで、AIを十分に守れるかが論点となった。企業がAIを運用する際には、流行に合わせて利用範囲を広げるのではなく、業務内容と情報資産に応じて利用範囲を設計し、最悪のケースを考慮して段階的に導入する考え方が示されている。
実装・実施内容
Elithは、プロンプトインジェクションをテーマとした攻撃・防御コンペティションを実施した。防御側はシステムプロンプトを変更して防御性能を高めようとし、攻撃側は攻撃プロンプトを変化させて突破を試みた。AIエージェントによる攻撃では、反応を見ながら手法を変え、成功の兆候があれば攻撃を強める多段的な試行が可能になる。防御側も固定した対策にせず、変化に応じて継続的に見直す必要がある。